基于小波包BP网络的超声检测缺陷类型识别

针对A型反射超声波检测仪难以准确识别缺陷类型的问题,探讨了基于小波包和BP神经网络相结合的超声检测缺陷类型识别方法。对检测的多组超声缺陷信号分别进行3层小波包分解,提取小波包频谱能量特征,归一化后构造了各缺陷信号的特征向量,并分别组成训练样本集和测试样本集,用于3层BP神经网络的训练和网络识别效果检验。实验结果表明该方法能准确快速地识别出超声检测缺陷类型。     

谱熵分析方法在漏磁信号特征提取中的应用

为了研究谱熵分析方法在漏磁无损检测中的应用，将信息熵理论引入缺陷漏磁信号的特征提取工作中．通过试验分析证明一维谱熵、二维谱熵在缺陷类别辨识中的可行性，并指出其存在的局限性．提出了集能量集中程度、谱线的重心位置和能量大小3种指标于一身的适于缺陷定量分析、识别的谱熵三维向量的概念，并在室内实验台架上实际测得的不同尺寸矩形槽类内、外缺陷信号分析中进行了应用．实验结果表明，对于矩形槽外缺陷而言．谱熵三维向量中的三维向量指标与二维谱熵和一维谱熵相比，在漏磁检测缺陷定量化方面具有很大的优越性。为缺陷识别定量化提供了一条途径．     

基于改进GFCC特征参数的广播音频语种识别

针对广播音频语种识别中与语种识别无关的特征对识别结果产生影响的问题, 提出一种基于伽马频率倒谱系数的改进特征参数的语种识别方法. 通过提取每帧信号的能量谱包络, 去除部分与说话人相关的特征, 采用Gammatone滤波器组滤波, 经离散余弦变换后再进行倒谱提升, 得到改进的伽马频率倒谱系数特征参数. 将广播音频信号提取特征参数输入隐Markov模型中进行训练测试, 得到的语种识别结果表明, 该方法有效提升了广播音频语种识别的准确率, 优于目前使用的伽马频率倒谱系数特征及其衍生方法.     

一种改进的特征面积和特征能量计算方法及其应用

特征面积、特征能量算法是时域分析方法中识别信号局部突变的有效手段，但传统算法在用于含有低频或直流干扰信号的场合时具有局限性。分析了无缝钢管在线漏磁检测原理，对钢管缺陷识别技术中的特征面积、特征能量算法进行了改进，提出了新的算法。结果表明，利用改进后的算法对有缺陷区域的特征面积、特征能量进行计算的结果与无缺陷区域的计算结果差别明显，二者之比有大幅度提高。有外伤与无伤特征面积之比值大于28，特征能量之比值大于900，有内伤与无伤特征面积之比值大于10，特征能量之比值大于90。以此特征面积和特征能量作为特征量识别钢管缺陷及判断内、外伤的类型，效果良好。该方法容易实现，适于生产过程中进行实时监测。     

基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数．根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路，通过提取信号的主要特征量，利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数，给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程．漏磁检测数据处理实验表明，该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点．     

在超声检测中利用小波分析降噪并提取伤信号

利用小波和幅度阈值与宽度阈值联合识别定量的方法，对火箭发动机药柱内部缺陷的超声信号进行降噪处理，同时提取缺陷信号。经实验验证，所提出的降噪和缺陷信号提取方法能有效地降低高频噪声的干扰，并正确地提取出缺陷信号。     

基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。     

基于频带能量分析的发动机转子早期故障识别

从检测信号中提取出发动机转子早期故障特征并进行快速识别是故障诊断的一个难点。将小波包分析与能量监测相结合，提出了根据频带能量对早期故障进行特征提取和识别方法。对频带能量分析原理，早期故障特征提取与识别方法进行了分析和研究，并将其应用于飞机发动机转子的早期故障识别。结果表明，频带能量分析方法能够有效地提取发动机转子早期故障特征并进行快速识别，特别是对于非平稳微弱早期故障信号，更具有明显优势。     

焊缝缺陷类型识别方法的研究

针对焊缝射线检测图像中缺陷类型识别准确度较低的问题,提出了一种基于直接多类支持向量机的缺陷类型识别方法.该方法将焊缝缺陷类型识别问题转化为一个约束优化问题,采用由缺陷边缘特征和区域特征构成的特征向量对缺陷进行描述,解决了在实际训练样本较少的情况下,提高缺陷类型识别准确度的问题.实验表明,该方法的识别准确度为94.25%,比一对一支持向量机和多层感知神经网络的高,并且通过引入区域特征提高了特征组的缺陷描述能力.     

基于协同表示的声振传感器网络车辆分类识别

针对使用单一信号分类的现有车辆识别技术的不足,提出了一种基于声音信号与振动信号协同表示的车辆分类识别方法.利用梅尔倒谱系数(MFCC)提取车辆的声音信号和振动信号特征,分别对提取的2种信号特征进行多任务训练分类,以获得多任务协同表示的重构误差并对其进行加权处理,得出被检测目标的分类识别结果.结果表明,所提出的车辆分类识别方法对于车辆目标具有较好的分类效果和较高的识别效率.     

一种改进的特征面积和特征能量计算方法及其应用

特征面积、特征能量算法是时域分析方法中识别信号局部突变的有效手段 ,但传统算法在用于含有低频或直流干扰信号的场合时具有局限性。分析了无缝钢管在线漏磁检测原理 ,对钢管缺陷识别技术中的特征面积、特征能量算法进行了改进 ,提出了新的算法。结果表明 ,利用改进后的算法对有缺陷区域的特征面积、特征能量进行计算的结果与无缺陷区域的计算结果差别明显 ,二者之比有大幅度提高。有外伤与无伤特征面积之比值大于 2 8,特征能量之比值大于 90 0 ,有内伤与无伤特征面积之比值大于 10 ,特征能量之比值大于 90。以此特征面积和特征能量作为特征量识别钢管缺陷及判断内、外伤的类型 ,效果良好。该方法容易实现 ,适于生产过程中进行实时监测     

含裂隙类岩石试样单轴抗压强度特征及裂纹演化规律

通过研究含复杂裂隙岩体性质，甄别岩体中关键裂隙，进而简化裂隙网络.基于3D打印技术制备含裂隙类岩石试样，利用数字图像相关(DIC)技术和颗粒流软件PFC研究了试样应变场变化、试样内局部应力分布状态和破裂模式.研究结果表明:1)相较于完整试样，含水平裂隙试样的峰值强度降低了20.9%，含垂直裂隙试样的峰值强度仅降低3%左右，水平裂隙对试样的劣化效果更显著;2)水平裂隙中部拉应力远超垂直裂隙端部应力，因此含水平裂隙试样更易且更早产生拉伸裂纹，导致含水平裂隙试样强度低于含垂直裂隙试样强度;3)当十字交叉裂隙中垂直裂隙长度为水平裂隙长度的1~2倍时，十字交叉裂隙中的水平裂隙是控制试样裂纹演化及强度特征的关键裂隙，因此十字交叉裂隙可简化为水平裂隙.     

分层缺损对复合材料结构压缩强度的影响

 以碳纤维增强环氧树脂基复合材料结构为研究对象,设计了含有预埋分层缺陷复合材料层合板的典型试件及压缩试验装置,采用试验与数值模拟相结合的方法,研究了分层缺陷位置、大小对结构压缩强度的影响.研究结果表明,分层缺陷的位置会改变层合板的分层形式,且小尺寸分层缺陷对于层合板的压缩强度几乎无影响.此结论可为复合材料结构应用于飞机结构的设计和制造提供依据.     

基于神经网络的超声检测缺陷表征

提出了一种基于神经网络的缺陷表征方法．该方法采用Fischer线性判别分析对表征缺陷的时域信号的波形参数进行选择，并将这些参数作为神经网络的输入对智能缺陷表征系统进行训练，用概率神经网络和BP神经网络分别对缺陷的类型和大小进行识别．对135种人造焊接缺陷(裂纹、夹杂和气孔)的试验结果表明，文中方法对辨识缺陷表征信息和提高缺陷识别率非常有效．     

计算机有限元仿真在缺陷漏磁定量检测中的应用

介绍了有限元基本理论，采用有限元方法分析了棒材表面有无缺陷以及缺陷尺寸变化时的缺陷磁场的分布。仿真结果表明，采用有限元方法可以非常好的对缺陷漏磁场进行分析，分析结果揭示了缺陷尺寸与漏磁场分布之间的关系，为缺陷的定量检测提供了很好的依据。     

无缝钢管集成生产调度模型

以天津钢管公司为背景,在分析其无缝钢管生产工艺的基础上,研究了无缝钢管三个阶段的集成生产调度建模问题,建立了管加工生产调度模型和轧管生产调度模型,并通过二者之间的联系将它们有机地结合起来,建立了轧管 管加工集成生产调度模型·结合已有的炼钢 连铸 轧管集成调度模型,可以建立钢管生产三个阶段的集成生产调度模型·此研究是为该企业开发生产调度决策支持系统的第一步,下一步是为所建模型设计有效的算法·     

Ultrasonic flaw detection using EMD-based signal processing

The precise detection of flaw echoes buried in backscattefing noise caused by material microstructure is a problem of great importance in uhrasonic non-destructive testing （NDT）. In this work, empirical mode decomposition （EMD） is proposed to deal with ultrasonic signal. A time-frequency filtering method based on EMD is designed to suppress noise and enhance flaw signals. Simulated results are presented, showing that the proposed method has an excellent performance even for a very low signal-to-noise ratio （SNR）. The improvement in flaw detection was experimentally verified using stainless steel pipe sample with artificial flaws.     

超硬铝合金无缝管材挤压成形工艺优化

为了揭示大型铝合金无缝管材挤压成形中的关键技术问题,以7075铝合金为例,采用刚黏塑性有限元法分析工艺参数对铝合金管材挤压成形过程的影响。研究结果表明:随着成形温度增加,挤出模口处所受附加拉应力逐渐降低,但过高挤压温度反而会增大黏附力;随着挤压速度增大,所需挤压载荷明显增加,且管材挤出过程中金属变形流动的均匀性随之降低;在挤压温度为430℃、挤压速度为2 mm/s时进行工艺实验,一次性成形大型铝合金无缝挤压管材,且所得制品的表面质量良好,符合使用要求。     

新型无缝钢管的超声波自动探伤系统

研究和开发国产新型无缝钢管超声波自动探伤系统是冶金行业的重要课题．ＧＣＴＸＡ超声波探伤系统适用于ｄｉａ１０８～１６８ｍｍ无缝钢管超声波自动探伤,作者研究和分析了其探伤方法、工艺参数及其结构和功能,并以测试结果和现场试用情况加以论证．其测试和现场试用结果表明：该系统探伤灵敏度高,性能稳定可靠,对进一步研究和开发新型大口径无缝钢管超声波自动探伤系统有重要的理论和实践意义     

Development and formability analysis of TRIP seamless steel tube

In this paper, the production technology of transformation induced plasticity （TRIP） steel was first introduced into the steel tube manufacture field to produce the steel tubes with high strength and plasticity. The TRIP seamless steel tubes with the microstructure of ferrite, bainite, retained austenite and a little martensite were successfully fabricated using a cold-drawn steel tube with two-stage heat treatment technique and continu- ous heat treatment process, respectively. The ring tensile test and cold bend test were carried out to study the formability of the newly developed TRIP seamless steel tube. The results showed that the TRIP seamless steel tubes have a good cold formability, and they are available to be used in the tube hydroforming process. In ad- dition, the equipment of continuous heat treatment developed in the current study can be used to produce TRIP steel tube, and it may serve as an important reference for the industrial production of TRIP steel tube.